adaboost 是 bosting 的方法之一
bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。
下图，左右两个决策树，单个看是效果不怎么好的，但是把同样的数据投入进去，把两个结果加起来考虑，就会增加可信度
adaboost 的例子，手写识别中，在画板上可以抓取到很多 features，例如 始点的方向，始点和终点的距离等等
training 的时候，会得到每个 feature 的 weight，例如 2 和 3 的开头部分很像，这个 feature 对分类起到的作用很小，它的权重也就会较小
而这个 alpha 角 就具有很强的识别性，这个 feature 的权重就会较大，最后的预测结果是综合考虑这些 feature 的结果
